这是一个用于加速深度学习推理的软件开发工具包，具体来说是NVIDIA TensorRT 7.0.0.11版本在Ubuntu 18.04系统下适用于x86_64架构、CUDA 10.2和cudnn7.6环境的安装包。
TensorRT是NVIDIA公司推出的一款高性能的深度学习推理优化库，主要用于加速深度神经网络在GPU上的运行速度。TensorRT 7.0.0.11针对Ubuntu 18.04操作系统以及CUDA 10.2工具包进行了优化，并且兼容CUDNN 7.6。
**TensorRT的核心功能：**
1. **模型优化**: TensorRT能够对训练好的神经网络进行解析和优化，通过删除不必要的操作、融合层、量化和裁剪等手段提高运行效率。
2. **多精度支持**: 支持单精度（FP32）、半精度（FP16）以及INT8等多种浮点精度，在保持高准确度的同时显著提高了计算速度并减少了内存消耗。在某些情况下甚至可以使用二进制或Ternary精度。
3. **动态形状支持**: TensorRT 7中增强了对输入大小不固定的批次的支持，使模型能够适应更多应用场景。
4. **序列化与反序列化**: 可以将优化后的模型保存为序列化文件，在不同环境中加载和重复使用，节省了构建及优化的时间。
5. **多GPU支持**: 利用NVLink技术在多个GPU之间进行高效的数据传输，实现并行执行进一步提升性能。
**CUDA 10.2：**
CUDA是NVIDIA开发的用于利用GPU进行并行计算的编程模型。CUDA 10.2版本提供了一些新特性：
- **硬件支持**: 支持最新的Turing和Volta架构GPU。
- **库更新**: 包括cuDNN在内的多个库进行了更新，提供了更好的性能和功能。
- **编译器优化**: 更新了nvcc编译器以提高代码的运行效率。
- **新API**: 引入了新的CUDA API（如CUDA Graphs），允许开发者更好地控制GPU执行流程并减少上下文切换开销。
**CUDNN 7.6：**
作为NVIDIA为深度学习设计的加速库，cuDNN提供了大量优化过的卷积神经网络、池化等操作。其主要改进包括：
- **性能提升**: 对多个CNN操作进行了FP16和INT8精度下的性能优化。
- **新功能**: 支持实例归一化和自注意力机制等功能。
- **稳定性增强**: 修复了之前版本中的错误，提高了整体的稳定性和可靠性。
TensorRT 7.0.0.11专为在Ubuntu 18.04操作系统上使用CUDA 10.2及CUDNN 7.6环境而设计。通过该安装包用户可以快速搭建高效的深度学习推理平台，并充分释放GPU计算潜力。
5星
